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过去的一周,AI领域都有哪些新鲜事?AI应用范围又新增了哪些领域?行业大咖分享了哪些精彩观点?今天就带你盘点过去一周(9月9日至9月15日)AI领域发生的热门事件:

9月11日消息,飞桨(PaddlePaddle)的新产品PaddleSeg上线,重点针对图像分割领域,面向开发者提供完备、易用的工业级分割模型库。PaddleSeg对所有内置的分割模型都提供了公开数据集下的预训练模型,覆盖了DeepLabv3+、ICNet、U-Net等图像分割领域的主流模型实现,并且内置了ImageNet、COCO、CityScapes等数据集下的15个预训练模型。在速度方面,PaddleSeg也提供了多进程的I/O,单卡训练速度是对标产品的2.3倍,多卡训练速度是对标产品的3.1倍。

速评:飞桨是百度推出的一款集核心框架、工具组件和服务平台为一体的端到端开源深度学习平台。自发布以来,飞桨陆续在开发、训练和部署全流程上进行升级。据了解,飞桨已开源70多个经过真实业务场景验证的官方模型。

9月11日消息,工业和信息化部科技司依据《工业和信息化部重点实验室管理暂行办法》有关规定,公示了拟认定的2019年工业和信息化部重点实验室名单,包括北京航空航天大学大数据精准医疗实验室;北京理工大学语言工程与认知计算实验室;哈尔滨工业大学自主智能无人系统实验室;西北工业大学工业工程与智能制造实验室;中国电子技术标准化研究院新一代人工智能标准与应用实验室;首都医科大学附属北京同仁医院、中国信息通信研究院、清华大学医学人工智能研究与验证实验室等30个重点实验室。

据了解,入选工信部重点实验室后,工信部还将对实验室进行年度考核,确定重点实验室评估结果并向社会公布。对运行良好的重点实验室,将优先推荐申报国家重点实验室。

速评:近年来,人工智能的发展愈发火热,谁能在这个新兴领域抢在前头,谁最能最先占领第四次科技革命带来的成果。人工智能发展的关键是人才,而人才的培养离不开学校,在我国,已经有越来越多的高校加入到人工智能领域的建设中来,这不仅可以为人工智能领域培养和输送更多专业人才,还将助力人工智能在未来的发展。

9月12日消息,据外媒报道,英特尔将为2020年东京奥运会的田径比赛提供AI技术支持,以帮助观众跟踪比赛进程。英特尔通过使用四个平移安装、高度移动的摄像机来捕捉运动员的形态和运动,并可视化运动员的数据,再让转播方合成到比赛画面中。英特尔称这项技术为3D运动员追踪(3DAT)。以田径为例,转播画面上将会有选手名称、国籍、实时速度。这项技术会在数名最领先选手的赛道上,以不同颜色显示在不同时间点的瞬间速度。同时也会在回放的时候,提供运动员姿势的生物力学图层,让观众有更全面的认识。

速评:作为全球运动健儿同场竞技的盛大活动,奥运会自然需要提供一个公平、准确的平台,而这就是拿出高科技的时候了。对于英特尔来说,由于其技术支持和观众的体验更直接相关,因此奥运会也是其展示各种全新技术的绝佳机会。

9月12日消息,据外媒报道,卡内基梅隆大学的人工智能研究人员发明了一种人工智能代理,能够将文字转化成肢体动作,这种方法被称为JL2P,它将自然语言与三维姿态模型相结合。姿势预测联合嵌入是通过端到端课程学习进行训练的,这种方法强调较短的任务完成顺序,然后才能实现更难的目标。据称,与SRI国际研究人员2018年提出的最先进的人工智能相比,JL2P在人体运动建模方面有9%的改进。

速评:据了解,目前JL2P仅限于简笔画。不过,JL2P将文字翻译成类似人类动作的能力,可以帮助机器人在现实世界中执行真实的任务,以及帮助创意人员为视频游戏或电影等制作虚拟人物动画等。相信随着JL2P的不断成熟,它将会在更多的场景中得到运用。

9月16日消息,9月16日消息,支付宝发布了AI绿色出行解决方案,该方案通过云计算、人工智能、物联网、安全风控、信用等技术,在智能调度、定制出行、线网优化、绿色出行等方面便利消费者。据官方介绍,预计三年内将以扫码乘车为基础的智能出行将覆盖全国,服务超过半数中国人。

速评:从人工售票到投币和刷卡支付,再到如今的手机扫码乘车,移动支付的普及让绿色出行成为更多人首选的交通方式。事实上,移动支付的应用可以使人工智能根据公交出行数据进行分析,这样就使交通行业有了数字化运营的基础,人们的出行也将变得愈发便捷。

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作者: www.muyii.com

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